openCV

系统覆盖政策、企业、标书三域知识，支持8类业务问题的自然语言问答。核心功能包括：多路语义检索（BGEEmbedding+Milvus）、BM25关键词召回、RRF融合排序、BGEReranker精排、Qwen分层模型答题，以及自研ReActAgent多步推理。支持查询改写、意图路由、流式输出与引用溯

系统包含四大核心模块：1.图像检测模块：基于YOLOv11s模型实现10类水稻害虫实时检测，mAP@0.5达0.8404；2.预警分析模块：集成CropFormer与规则引擎，对虫害等级进行智能评估并推送预警；3.农技咨询模块：本地部署DeepSeek-R1大模型，提供病虫害防治知识问答；4.后台管

系统主要包含商品发布计划管理、素材路径管理、发布台账记录、重复商品检测、类目异常检查、价格字段校验、发布结果截图保存、商品ID记录、数据观察表生成和潜力商品复盘等功能。工具可以读取CSV计划表，自动整理商品标题、描述、价格、类型、素材目录和发布状态，并根据去重基线检查标题相似、封面相似、同类商品过多

系统实现了一个完整的黑盒对抗攻击检测与防御展示平台。用户可以在前端选择CIFAR-10+ResNet-18或TinyImageNet+EfficientNet-B0实验组合，配置黑盒攻击方法、防御方法、查询场景、查询预算、样本数量和检测阈值。系统支持HSJA、NES、SimBA、BA、Sign-Op

模块一：鸟类检测引擎基于YOLOv8/YOLOv11深度学习模型，支持对图像和视频流中的鸟类进行实时检测。•支持预训练COCO权重（通用鸟类检测）和自定义微调模型（特定物种识别）•GPU加速推理，单帧检测耗时

意图识别、意图路由、Agent节点规划（图算法）、MCP服务调用、GraphRAG检索以及结果加权融合、向量召回、Skills技能包意图识别、正常对话、天气查询、表单处理、报告生成、非结构化数据处理、DOCX格式报告（图文表格5W字+）撰写、Agent自动化处理（类manus、openclaw，替代

技术栈：Python、Streamlit、Pyvis、ONNXRuntime、DeepSeekAPI主要功能：藏药知识库、知识图谱可视化、AI问答，以及藏文OCR

多模态规划现语音交互，个性化闹钟设置，个性化资源，问答系统，人脸情绪识别，情感分析、任务代办、问答系统、错题诊断等板块加强学生的学习积极性，为学生提供有效的学习平台。

本系统基于深度学习技术，采用MobileNetV2轻量化模型，实现生活垃圾的智能识别与分类。系统支持厨余、可回收、有害、其他四类垃圾的自动识别，通过图片上传或摄像头实时拍摄完成检测。后端使用Flask框架，前端提供简洁友好的交互界面，识别结果包含置信度判定和详细的投放指南。系统具有轻量化、高精度、易

具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述：缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型，支持导出ONNX、TorchScrip